Aquisição de imagens digitais e identificação dos ovos do mosquito Aedes Aegypti baseado em um modelo de aprendizado profundo.

Cámara Chávez, GuillermoGarcia, Pedro Saint Clair2021-08-312021-08-312019GARCIA, Pedro Saint Clair. Aquisição de imagens digitais e identificação dos ovos do mosquito Aedes Aegypti baseado em um modelo de aprendizado profundo. 2019. 67 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2019.http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/13614Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.O mosquito Aedes aegypti pode transmitir algumas doenças, o que faz o estudo da proliferação deste vetor uma tarefa necessária. Com o uso de armadilhas feitas em laboratório, denominadas ovitrampas, é possível mapear a deposição de ovos numa determinada comunidade. Uma máquina fotográfica acoplada a uma lupa foi utilizada para adquirir imagens contendo os elementos (ovos) a serem contados. Essas imagens foram processadas a partir de um sistema de cores com o objetivo de encontrar a cor negra, que corresponde `a cor dos ovos. A partir dessas imagens já trabalhadas, foi realizado um processo de transferência de aprendizado com uma rede neural convolucional (CNN). A intenção era separar os elementos que realmente eram ovos dos demais. Por meio desse método, foi possível identificar cada ovo como um simples objeto. Em 90% das imagens testadas a contagem realizada pelo modelo em relação ao número real de ovos foi considerada de correlação perfeita. Para as demais 10% das imagens de teste, a contagem foi considerada de forte correlação, isso aconteceu em imagens que continham uma alta densidade de ovos ou que continham elementos negros que se pareciam com ovos do mosquito.pt-BRabertoProgramas de aprendizadoAedes aegyptiProcessamento de imagensAquisição de imagens digitais e identificação dos ovos do mosquito Aedes Aegypti baseado em um modelo de aprendizado profundo.DissertacaoAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 21/08/2021 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.